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我正在尝试创建我的个人 Blob 检测算法 据我所知，我首先必须创建具有不同 sigma 的不同高斯内核（我正在使用Mat kernel= getGaussianKernel(x,y);）然后获取该内核的拉普拉斯算子，然后用它过滤图像，这样我就创建了我的尺度空间。现在我需要在尺度空间的每个结果图像中找到局部最大值。但我似乎找不到合适的方法来做到这一点......到目前为止我的代码是

vector <Point> GetLocalMaxima(const cv::Mat Src,int MatchingSize, int Threshold)
{  
    vector <Point> vMaxLoc(0); 

    if ((MatchingSize % 2 == 0) ) // MatchingSize has to be "odd" and > 0
    {
        return vMaxLoc;
    }

    vMaxLoc.reserve(100); // Reserve place for fast access 
    Mat ProcessImg = Src.clone();
    int W = Src.cols;
    int H = Src.rows;
    int SearchWidth  = W - MatchingSize;
    int SearchHeight = H - MatchingSize;
    int MatchingSquareCenter = MatchingSize/2;


    uchar* pProcess = (uchar *) ProcessImg.data; // The pointer to image Data 

    int Shift = MatchingSquareCenter * ( W + 1);
    int k = 0;

    for(int y=0; y < SearchHeight; ++y)
    { 
        int m = k + Shift;
        for(int x=0;x < SearchWidth ; ++x)
        {
            if (pProcess[m++] >= Threshold)
            {
                Point LocMax;
                Mat mROI(ProcessImg, Rect(x,y,MatchingSize,MatchingSize));
                minMaxLoc(mROI,NULL,NULL,NULL,&LocMax);
                if (LocMax.x == MatchingSquareCenter && LocMax.y == MatchingSquareCenter)
                { 
                    vMaxLoc.push_back(Point( x+LocMax.x,y + LocMax.y )); 
                    // imshow("W1",mROI);cvWaitKey(0); //For gebug              
                }
            }
        }
        k += W;
    }
    return vMaxLoc; 
}

我在这里的这个线程中找到了它，它应该返回一个最大值所在的点向量。它确实返回了一个点向量，但每个点的所有 x 和 y 坐标始终为 -17891602 ......怎么办？？？如果您要带领我做一些其他事情而不是更正我的代码，请提供信息，因为我对 opencv 一无所知。我只是在学习

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这里的问题是您的 LocMax 点是在内部循环中声明的并且从未初始化，因此它每次都返回垃圾数据。如果您回顾您链接的 StackOverflow 问题，您会看到它们的相似变量Point maxLoc(0,0)在顶部声明并构造为指向搜索窗口的中间。它只需要初始化一次。minMaxLoc随后的循环迭代将用函数结果替换该值。

总之，在你的内部循环中删除这一行：

Point LocMax; // delete this

并在顶部附近添加一个稍有改动的版本：

vector <Point> vMaxLoc(0); // This was your original first line 
Point LocMax(0,0);  // your new second line

无论如何，这应该让你开始。

于 2013-02-28T20:46:57.163 回答
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我找到了伙计们。问题是我的门槛太高了。我不明白为什么它给了我负分而不是零分但降低门槛有效

于 2013-03-03T21:45:38.363 回答